ElasticSearch篇——Restful风格详解以及常见的命令，涵盖_cat命令查看ES默认数据、索引和文档的增删改查以及复杂搜索，超详细、超全面、超细节！_es gte

ES的RestFul风格

一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要是用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更加简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

一、基本Rest命令说明

_cat命令查看ES默认数据

获得ES健康值

1、命令

GET _cat/health

对应的就是head可视化界面的下面的信息（换句话说，可视化工具也是不断发送这个health命令，来回显当前数据库的健康值！）

查看当前ES下的索引信息

1、命令

GET _cat/indices?v

索引和文档的增删改查

创建索引并设置文档字段类型

1、命令
给索引（数据库表），给表中的字段设置类型

PUT /索引
{
    "mapping": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "text"
            },
            "age": {
                "type": "long"
            },
            "birthday": {
                "type": "date"
            }
        }
    }
}

2、在head可视化工具中查看

3、获得test01的信息
可以通过GET请求，获得这个索引中的信息
（1）命令

（2）响应

4、拓展：如果我们没有给我们的索引中的字段设置类型，那么ES会默认给相关的字段设置类型！
之前创建guihui 索引的时候没设置字段的类型，我们通过GET命令查看一下字段的默认类型

创建索引/文档

创建一个索引、类型和文档，以及文档中的内容
（1）在kibana开发者工具中输入命令

PUT 索引名/类型(快去掉了)/文档id
{请求体}

第一次这个result就是created创建的意思

（2）进入到head可视化界面中，可以查看当前数据是否创建成功！

修改索引/文档数据

方式一：（这种方式存在弊端，如果第二次更新的内容少于原本存在的数据，那么就会丢失掉那部分数据！所以慎用！）
直接使用PUT的方式，将原来的数据进行覆盖
1、当前索引中的文档数据

2、直接通过PUT命令覆盖
版本号version会增加，现在变成了2；当前的状态变成了update

3、查看guohui索引的数据
更新成了李四等新数据

方式二：(更推荐使用这种方式)
通过POST命令来更新索引中的文档（行数据）
1、命令
更新命令多了一个"doc"

POST /索引/类型/文档id/_update
{
    "doc": {
        "name": "詹姆斯",
        "age": 99
    }
}

删除索引/者文档

删除文档
1、命令

DELETE 索引/类型/文档Id

2、查看head可视化界面

删除索引
1、命令

DELETE 索引

2、去可视化界面查看
guihui索引（数据库）被删除了！

查询索引数据/某条文档（含条件查询）

索引test01数据

一、查询索引全部数据
1、命令

PUT 索引/类型/_search

二、查询文档通过文档的id
1、命令

GET 索引/类型/文档id

三、条件查询
1、命令
q代表着query的意思

GET 索引/类型/_search?q=name:李四

复杂搜索（复杂查询）重点！

下面所讲的复杂查询由开头至结尾顺序学习，由浅入深

以下的数据均来自于查询该索引

一、带参数的查询
1.命令

GET test01/_search
{
  "query": {
    "match": {  （match表示精确匹配，这里还可以换成其他的参数）
      "name": "张三"
    }
  }
}

如果索引中存在某字段相似的，那么查询出来的结果还会有一个匹配度的数值，将来可能会按照分值来排序
将来：
hits会对应我们Java中的对象
total：查询的结果数

二、过滤结果
1.命令
_source命令：是过滤搜索结果的关键字
相当于MySQL 中的select 字段 from table where 判断条件
 

GET test01/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "王五"
    }
  },
  "_source":["name","age"]
}

三、根据某个字段进行排序
类似于MySQL的order by ...desc/asc
1、命令
sort命令，下面的示例是查询name等于王五的数据，并且按照age进行升序排序

GET test01/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "王五"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

四、分页查询
相当于SQL中的Limit
1、命令
from 和 size 命令，下面的实例是从第0个数据开始（和我们之前学习的分页的数据结果是一样的，起始都是从0开始），一页展示1条数据，所以和上面的搜索出的两条数据是不同的，现在是只展示了一条数据

GET test01/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "王五"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ],
  "from":0,
  "size":1
}

五、布尔实现多条件的精确查询
must可以精确的匹配对应的数据，相当于SQL中的“and”，所有的条件都满足
1、命令

GET test01/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "王五"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": "11"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

六、布尔实现or类型查询
should关键字，相当于SQL 中的“or”，后面的条件满足其一即可被查询出来
1、命令

GET test01/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": "王五"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": "11"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

七、布尔值查询-类似于SQL中的“not”
1、命令
must_not
下面的实例是查询年龄不是11岁的人

GET test01/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "age": "11"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

八、在查询的时候，加过滤器
filter关键字，就是在查询的时候加上范围的过滤
gte: great than equals表示大于等于
lte: less than equals表示小于等于
去掉e就把等于去掉了

1、命令

GET test01/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "王五"
          }
        }
      ],
       "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gt": 10,
            "lt": 20
          }
        }
      }
    }
  }
}

九、根据字段中的某个数据进行查询
可以精确的匹配到某条数据中包含某个数据，并且还能返回查询的结果的分值
1、命令
通过"match"关键字，里面输入索引中字段的名称和需要匹配的数据，ES的优势在于，想要匹配多个数据，直接用空格隔开即可，另外查询的结果还会对这些数据进行分值的评定，将来还便于我们根据分值来做排序

十、精确查询
精确查询是通过term关键字来实现的，他的底层是通过直接查询倒排索引，所以效率更高！
关于分词的解释：
（1）term：直接查询精确的
（2）match：会使用分词器（会先分析文档，然后通过分析的文档进行查询！）
所以综上所述，term的查询更高效
补充：
如果类型是text类型，那么是可以被分词器解析的；如果是keyword类型的，是不能被分词器解析，换句话说，如果我们索引中的某个字段的类型设置的是keyword类型，那么我想使用match或者term来查询这个字段匹配的，他只能查询出完全匹配的数据来，其他的数据差一个字符都不能被查询出来！

十一、高亮查询（重点）
重点就是highlight关键字

至此，关于ES详细的操作查询命令介绍完毕，尤其是高亮查询在将来的开发中会经常用到，比如日志定位等等。

后续还会持续更新，敬请期待~~~